最新【Google UK Search Summit 解説】(後半)

中野将志

2021年3月16日にGoogle UK Search Summitが行われました。Googleが公式に今後のGoogle広告がどうなっていくのかについて発表したものです。

しかしながら、このサミットは英語で行われたため、日本のマーケターに届きづらくなっているのが現状です。

そこで今回、デジマールが重要部分をピックアップし要約しました。

また、現在YouTubeに公開されており、以下のリンクから視聴することが出来ます。

https://www.youtube.com/watch?v=kL1ypp0Mz1o

このサミットは1時間3分あるため、前半と後半に分けてご紹介させていただきます。前半はこちらからどうぞ。

【Google UK Search Summit 】解説 前半

今回は、Google UK Search Summitの後半を見ていきましょう。

 


 

はじめに

イギリスでは、多くの方がAlphaGoについて聞いたことがあると思います。

AlphaGoとは、Deepmind社が開発した人工知能の囲碁プログラムです。

4年前にAlphaGoが世界最高のプレーヤーであるリサに碁で打ち負かすことができました。

碁は信じられないほど複雑なゲームで、宇宙の原子の数よりも多くの順列があり、今後数十年にわたってコンピュータが人間に勝つことはできないと考えられていました。

しかし、AlphaGoは、棋士との10万回の対局を受けて、人間のプレーを学習し、世界最高の棋士に勝利しました。

このことは大きな反響を呼び、機械学習の分野を永遠に変えてしまいました。

しかし、これについて次の出来事をご存知ない方もいらっしゃるでしょう。

このシステムには、実際に人間の対局者による10万回の対局はありませんでした。このシステムには、人間の対局者による10万回の対局はなく、「自分で学べ」と言われただけだったのです。囲碁のルールは与えられましたが、戦略は与えられませんでした。

そこで新しいAlphaGo Zeroは、初心者として3日間自分と対戦したところ早く上達し、3日後、AlphaGo Zeroは10万回の対局を行い、オリジナルのAlphaGoを100勝0敗で下しました。

そして、「Alpha Zero」と呼ばれるシステムを構築しました。このシステムは、人間の介入なしに複数のマルチプレイヤーゲームをプレイすることが可能になったのです。チェスのルール、将棋のルール、囲碁のルールが与えられ、ゲームなどで学習していきました。

Googleは多くの広告主と仕事をしてきましたが、この1年半が最もエキサイティングだったことを皆さんにお伝えしたいと思います。

この碁のようにGoogleは驚くべき進歩の事例を目の当たりにし、すでに優れた能力を持つ企業が検索広告への投資から得られる結果をさらに劇的に改善しているのを目の当たりにしました

広告システムの自動化

囲碁プログラムAlpha Zeroによる機械学習の事例

これからいくつかのケーススタディをご紹介し、皆さんに同じようなことをしていただきたいと思っています。

Alpha Zeroのチェスの例で言えば、初心者が4時間でマスターになり、4時間後にはSSRをプレイしているというような学習が行われました。

その結果、Alpha ZeroがオープンソースのチェスエンジンであるStockfishを20対0で破ったのです。

つまり、史上最高のチェスプレイヤーは4時間かけて学習したグーグルのコンピュータ、Alpha Zeroなのです。

そしてつい最近、DeepMind社は「MuZero」いう新しいシステムを発表しました。このシステムは非常に優れていて、このシステムは「ゲーム自体を知らない」という特徴があります。

ゲームを知らないということは、人間の戦略が与えられていないだけでなく、ルールも与えられていません。

現在の機械学習は基本的に、自分がプレイしているゲームを知らずに複数のゲームをプレイすることを学習する段階にあります。

ちなみにここ数年、機械学習の能力は4、5カ月ごとに倍増しており、5年間で3万倍の進歩を遂げています。このペースで成長を続けることは不可能ですが、それでも非常に速いスピードで改善されています。

「自動運転車」へと変わるGoogle広告

このケースから私たちが思うに、Googleの広告システムは「自動運転車」に向かっているのではないでしょうか。

Googleの広告は素晴らしいものであったものの、運転しながら学ぶのは難しいものでした。しかし、今はますます「自動運転車」になりつつあります。

ベストプラクティスを本当に理解するためには、スポーツカーをどうやって運転するかではなく、自動運転車をどうやって運転するかという違う視点で考えなければなりません。
まず、推奨されている機械学習のベストプラクティスに従うことは当然ですが、ほとんどの方はさらに多くのことを行っています。

つまり、Googleの広告システムは自動化に向かっています。

広告の実際の内容はどうなのか、どれだけ良いものにできるのか。

そして、今後は、効率的で収益性の高いビジネスモデルを構築していくのかが重要になっていきます。

優れたマーケティング戦略とは、自動化を利用して継続的に効率を改善していくものであると言われます。

自動運転車へと変わるGoogle広告のベストプラクティスは機械学習に正しいKPI、正しいデータ。クリエイティブを与え、人間がサポートすることです。

そこで、大切なフレームワークを再確認しましょう。これは、3つのステージに分けて考えることができます。

1段階目では、スマートな入札などの基本的な要素をきちんと扱うことです。この段階では、正しいコンバージョントラッキング、正しいアトリビューション戦略、ビジネスの目的に合ったスマート自動入札の戦略を導入することが重要です。

2段階目は、市場の獲得です。スマート入札を導入すると、ビジネスに最も関連性の高い検索クエリを捕捉することができます。また、ユーザーや消費者に最も関連性の高いメッセージを提供することができます。

3段階目は、ニュース性の高い機会を発掘することです。成長の準備が整い、検索需要のほとんどを獲得した今、何がうまくいっているのかを深く掘り下げて調べ、そのエリアにさらに投資すべきです。

そこで、このように「自動運転車」へと変わっていくGoogle広告において大切なスマート自動入札の話をしましょう。

スマート自動入札の最適化

スマート自動入札の重要性

すでにスマート入札を使用していることを知っているでしょう。オンライン広告はますます自動化され、機械学習の入札アルゴリズムに与えるデータや、それに与えるKPIは、オンライン戦略において最も重要なアドバンテージになっていきます。

だからこそ、あなたのビジネスに高い価値をもたらしている顧客を理解することが重要なのです。スマート入札に価値をもたらして、あなたのコンバージョン値を最大化し、ROIを向上させます。価値に応じた入札(Value-based bidding)は、実際にすべてのビジネスモデルに適用されるので、小売業者は、オンライン販売を追跡すべきなのです。

今、価値に応じた入札はすべてのビジネスモデルに適用されると言いました。小売業者がオンラインでの売上を追跡したい場合でも、リードジェネレーションを狙う企業が適格なリードを獲得したい場合でも、価値に応じた入札を行うことで、2クリックや獲得単価だけでなく、収益性や顧客生涯価値などの指標を最適化します。

デジタルマーケティングの成熟度曲線に一歩でも近づくことで、より多くのビジネスインパクトをもたらすことができるのです。

ビジネスモデルを問わず、バリューベースの構築がビジネスに役立つことは明らかです。スマート入札は、リアルタイムの機械学習信号を利用して、価値ある顧客に向けて最適化するという、価値ベースの入札の核心をなすものです。

価値ベースの入札とは

繰り返しになりますが、価値に応じた入札は市場シェアの拡大から収益の拡大、利益の拡大まで、一般的なビジネス目標のほとんどに作用します。

ここで、価値に応じた入札において大切な3つの原則を確認しましょう。

正しいデータをGoogle広告に共有する、Googleのアルゴリズムが分かるようにデータに値を振り分けること、そのデータから正しいターゲットを選ぶことの3つです。

では、より良いデータを共有して、顧客設定のミクロとマクロのコンバージョントラッキングの全体像を把握するとはどういうことでしょうか。

ミクロのコンバージョンを追跡すると、カスタマージャーニーに沿ったすべてのステップを理解することができます。これは、顧客がどこで脱落するのか、あるいは価値あるコンバージョンにつながるのかを見極めることができることを意味します。ここでは、データドリブンアトリビューションでデータを正確にアトリビュートし、複数の広告インタラクションがあると評価するコンシューマージャーニーのタッチポイントにクレジットを付与することが重要です。

繰り返しになりますが、フィードする値が自社のビジネス目標を正確に表しているかどうかを確認することが重要であり、実際には戦略の最も重要な部分です。そのため、コンバージョンアクションの最も正確な値を共有するようにしましょう。

つまり、価値ベースの入札には正しいデータが必要不可欠なのです。

まとめ

最後に、すべての企業にとって最も重要な質問は、「私たちのビジネス目標は何か」、そして「その目標を達成するための準備ができているか」の2つです。

例えば、”モンクレール ダウン 激安”としましょう。これを検証して報告し、価値ベースのスマート入札戦略で最適化することで、増分の成長と収益性を引き出すことができます。

ご紹介したフレームワークは、より価値のある顧客を見つけ、本当に重要なビジネス目標に向けて最適化するために設計されています。

これが終わったら、さらに進めて、検索需要を把握して卓越性を生み出し、検索クエリのカバー率を向上させ、投資によって検索機会を解き放つことで、あなたの検索が適切な場所にあるようにします。また、最適化スコアやパフォーマンスプランナーなどのツールを自由に使えることも大切ですよ。


 

このように後半部分では、「Google広告が自動化に向かっている」と「スマート入札の最適化の重要性」について説明されました。

Googleは、マーケターは常に新しい技術に適応していかなければならないということを改めて伝えています。

Google UK Search Summitの前半はこちらからどうぞ。

【Google UK Search Summit 】解説 (前半)


English

Introduction

Many people in the UK have heard about AlphaGo.

AlphaGo is an artificial intelligence Go program developed by Deepmind.

Four years ago, AlphaGo was able to beat the world’s best player, Lisa, in Go.

Go is an incredibly complex game, with more permutations than there are atoms in the universe, and it was thought that a computer would not be able to beat a human for decades to come.

However, after 100,000 games against professionals, AlphaGo has learned to play humans and defeated the world’s best professionals.

This caused a huge sensation and changed the field of machine learning forever.

However, some of you may not know what happened next.

The system did not actually have 100,000 games played by human players. The system did not have 100,000 games played by human players, it just told you to learn by yourself. We were given the rules of Go, but not the strategy.

So the new AlphaGo Zero played against itself for three days as a beginner and improved quickly, and after three days, AlphaGo Zero had played 100,000 games and beaten the original AlphaGo 100-0.

He then built a system called “Alpha Zero”. This system made it possible to play multiple multiplayer games without human intervention. The system was given the rules of chess, shogi, and go, and learned them through games.

Google has worked with many advertisers, but I would like to tell you all that the last year and a half has been the most exciting.

As of this go, Google has seen examples of amazing progress, and we’ve seen companies with already great capabilities improve the results they get from their investments in paid search even more dramatically.

 

Automating the Advertising System

・A Case Study of Machine Learning with the Go Program Alpha Zero

I’m going to share a few case studies with you and hope that you will do the same.

In the chess example of Alpha Zero, a beginner learned to become a master in 4 hours, and after 4 hours, he was playing SSR.

As a result, Alpha Zero defeated Stockfish, an open source chess engine, 20-0.

In other words, the best chess player of all time is Google’s Alpha Zero, a computer that took four hours to learn.

And just recently, DeepMind announced a new system called MuZero. This system is so good that it has the feature that it does not know the game itself.

Not knowing the game means that not only is no human strategy given, but no rules are given either.

Current machine learning is basically in the stage of learning to play multiple games without knowing the game you are playing.

Incidentally, in the last few years, machine learning capabilities have been doubling every four or five months, a 30,000-fold improvement in five years. It’s impossible to keep growing at this rate, but it’s still improving at a very fast pace.

 

・Google Ads Turning into “Self-Driving Cars”

From this case, we think that Google’s advertising system is moving towards “self-driving cars”.

While Google’s advertising has been great, it has been difficult to learn while driving. But now they are becoming more and more “self-driving cars”.

To really understand best practices, we need to think about them from a different perspective: not how to drive a sports car, but how to drive an automated car.
First, it is obvious to follow the recommended machine learning best practices, but most of us do much more.

In other words, Google’s advertising system is moving towards automation.

What about the actual content of the ads, and how good can they be made?

And in the future, will it be important to build an efficient and profitable business model?

It has been said that a good marketing strategy is one that uses automation to continuously improve efficiency.

The best practices for Google ads changing to automated vehicles are machine learning the right KPIs, the right data. It’s about giving it creative and human support.

So, let’s revisit an important framework. This can be divided into three stages.

The first stage is to properly handle the basic elements such as smart bidding. In this stage, it is important to implement the right conversion tracking, the right attribution strategy, and a smart automated bidding strategy that suits your business objectives.

The second step is to capture the market. With smart bidding in place, you can capture the search queries that are most relevant to your business. It also allows you to deliver the most relevant messages to users and consumers.

The third step is to uncover newsworthy opportunities. Now that you are ready for growth and have captured most of the search demand, you should dig deeper to find out what is working and invest more in those areas.

So, let’s talk about smart automated bidding, which is important in Google Ads, which is changing into an “automated vehicle” in this way.

 

Optimizing Smart Automated Bidding

・The Importance of Smart Automated Bidding

You probably already know that you are using smart bidding. Online advertising is becoming more and more automated, and the data you give to machine learning bidding algorithms, and the KPIs you give them, will become the most important advantage in your online strategy.

That’s why it’s important to understand the customers that are bringing high value to your business. Bring value to your smart bidding to maximize your conversion value and improve your ROI. Value-based bidding applies to practically every business model, which is why retailers should be tracking their online sales.

Now, I said that value-based bidding applies to all business models. Whether a retailer wants to track online sales or a lead generation company wants to acquire qualified leads, value-based bidding optimizes metrics such as profitability and customer lifetime value, not just two clicks or cost per acquisition.

By moving even one step closer to the digital marketing maturity curve, you can deliver more business impact.

Regardless of your business model, it’s clear that building a value base can help your business. Smart bidding is at the core of value-based bidding, using real-time machine learning signals to optimize for valuable customers.

 

・What is value-based bidding?

Again, value-based bidding works for most of the common business goals, from increasing market share to increasing revenue and profit.

Let’s review three important principles of value-based bidding.

The three principles are sharing the right data with Google ads, assigning values to the data so that Google’s algorithm can understand it, and choosing the right targets from that data.

So what does it mean to share better data and get a complete picture of micro and macro conversion tracking in your customer settings?

Tracking micro conversions allows you to understand all the steps along the customer journey. This means you can determine where customers drop out or lead to valuable conversions. Here, it is important to accurately attribute data with data-driven attribution and give credit to touchpoints in the consumer journey that you value as having multiple ad interactions.

Again, it is important to make sure that the values you feed accurately represent your business goals, and is in fact the most important part of your strategy. So be sure to share the most accurate value of your conversion actions.

In other words, the right data is essential for value-based bidding.

 

Conclusion

At the end of the day, the two most important questions for every company are: “What are our business goals?” and “Are we prepared to achieve those goals?

For example, let’s say you want to do “moncler outlet online. This can be validated, reported, and optimized with a value-based smart bidding strategy to unlock incremental growth and profitability.

The framework I’ve presented is designed to help you find more valuable customers and optimize them for the business goals that really matter.

Once you’ve done this, you can go further and ensure that your search is in the right place by understanding search demand to create excellence, improve search query coverage, and unlock search opportunities through investment. It’s also important to have tools like Optimization Score and Performance Planner at your disposal.

2021年より、デジマールに入社。English speaker,  I like travelling as it gives me a whole new perspective of life and way of thinking.

中野将志

2021年より、デジマールに入社。English speaker, I like travelling as it gives me a whole new perspective of life and way of thinking.

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